工学における人工知能の用途は何ですか？

人工知能（AI）は、人間の知能を機械でシミュレートするプロセスです。 インテリジェンスは、人間がタスクを実行して問題を解決できるようにする一連の学習された記憶と染み込んだプロセスと考えることができます。 工学は物の構造、設計、機能に関係しているため、人工知能を使用して、工学のさまざまな分野に関する洞察と方法を提供することができます。 エンジニアリングにおける人工知能の主な用途には、データマイニングとロジスティクスが含まれます。 製造から医療に至るまでの多くの分野では、特定のタスクを解決して実行するためにAIエンジニアリングの原則を使用しています。

多くの点で、AIとエンジニアリングは絡み合っています。 たとえば、コンピューターは、科学者や個人がさまざまな目的で使用する高度なマシンです。 現代のハイテクコンピューターは、多くの複雑なタスクを実行するために多くのソースから情報を収集、分類、および統合するため、一種の電子頭脳と考えることができます。 さらに、エンジニアは、人工知能機械およびこの機械を駆動するニューラルネットワークの構築において、しばしば強力な役割を果たします。

エンジニアリングにおける人工知能の関心領域の1つは、情報収集です。 たとえば、AIマシンは、コンピューターサイエンスやソフトウェアエンジニアリングでデータマイニングを実行できます。 このプロセスでは、大規模な電子データベースを熟読し、資料内のパターンを検索します。 これらのパターンと接続から取得したデータについて分析とレポートを作成できます。 遺伝子マッピングは、そのような方法が使用される領域の1つです。

エンジニアリングにおける人工知能のプロセスは、データの流れも同様に処理します。 ロジスティクスプロセスは、情報があるエリアから別のエリアに移動する方法を具体的にガイドします。 通信組織は、他のさまざまなアウトレットに同時に情報を送信する必要があり、この情報トランザクションは人工知能によって管理される場合があります。 AIロジスティクスは、医療工学の新しい医薬品などの工学関連製品の生産と流通にも影響を与える可能性があります。

数学は、多くのエンジニアリング原則の基本的な基盤を提供します。 同様に、数学的な方程式の超高速計算は、工学の人工知能の根底にあります。 したがって、AIは、方程式がAIマシンに入力されるときに、エンジニアにとって高速な問題解決ツールとして機能できます。 適切に設計されたAIマシンは、ニューラルネットワークを介して幅広い知識を保存することもできます。 したがって、原因と結果を追跡し、オブジェクトの関係を調査し、同様の認知タスクを行う場合があります。 これらの能力はすべて、機械や建物の設計から生命を維持する化学プロセスの研究に至るまで、工学の概念に不可欠です。

さらに、エンジニアリングロボット工学の人工知能は、かつては人間の排他的な領域であったタスクを実行するのに役立ちます。 エンジニアは、可動アタッチメントデバイスをガイドする高度なニューラルネットワークを備えたロボットマシンを構築できます。 たとえば、ロボットは製造プロセスを支援したり、狭い洞窟などの普通の人間が到達できない領域を探索するために送られたりします。 医療エンジニアは、複雑な手術を実行できる人工知能ロボットを微調整します。